此前我们介绍过HeartMuLa_ComfyUI这款插件，你可能被其高显存占用劝退。现在，ComfyUI_FL-HeartMuLa 提供了更好的选择——这是一个原生开发、显存优化的 ComfyUI 节点，专为 HeartMuLa 开源音乐模型系列 设计，支持生成包含英语、中文、日语、韩语、西班牙语歌词的完整歌曲。
它不仅更轻量，还提供了对歌曲结构、风格、情绪的精细控制，真正实现“所想即所得”的 AI 音乐创作。
核心功能特性：多语言创作+精细化控制，兼顾易用性与专业性
ComfyUI_FL-HeartMuLa凭借原生开发架构，在实现丰富功能的同时，做到了显存友好，核心特性如下：
- 多语言歌词全覆盖：支持英语、中文、日语、韩语、西班牙语5种语言人声生成，歌词与旋律自然融合，无生硬拼接感；
- 结构化歌曲创作：通过
[Verse]（主歌）、[Chorus]（副歌）等官方段落标记，自定义歌曲的前奏、主歌、副歌、桥段、结尾结构，创作逻辑更贴合专业音乐制作； - 精细化风格控制：组合流派、人声类型、情绪、节奏、乐器等标签，精准定义歌曲风格（如“民谣、男声、治愈、慢节奏、木吉他”）；
- 超长音频生成：单首歌曲最长可达240秒（4分钟），支持连续完整旋律输出，无需分段拼接；
- 零样本快速生成：无需训练微调，只需输入歌词和风格标签，即可直接生成歌曲，降低创作门槛；
- 模块化流水线设计：将模型加载、条件处理、采样、解码拆分为独立节点，支持灵活组合工作流，方便高级用户自定义创作流程；
- 显存友好优化：原生开发架构大幅降低显存占用，低配GPU用户也能流畅运行。
核心节点解析：分工明确，轻松搭建创作流程
ComfyUI_FL-HeartMuLa的节点设计遵循“模块化”原则，每个节点各司其职，新手也能快速上手：
| 节点名称 | 核心功能 | 实用场景 |
|---|---|---|
| Model Loader | 自动下载并缓存HeartMuLa模型（支持3B版本） | 创作前的模型准备，首次使用自动下载，后续直接调用缓存 |
| Conditioning | 将输入的歌词和风格标签分词，转换为模型可识别的条件张量 | 连接模型与创作需求，是歌词和风格生效的关键步骤 |
| Sampler | 通过温度、CFG缩放等参数控制音频token采样过程 | 调节生成音乐的随机性和风格贴合度 |
| Decode | 调用HeartCodec解码器，将音频token转换为可播放的波形文件 | 生成最终可试听、导出的音频文件 |
| Tags Builder | 可视化构建风格标签组合，无需手动输入 | 新手友好，快速选择流派、人声、情绪等参数 |
| Transcribe | 从现有音频文件中提取歌词文本 | 反向工程，适合参考现成歌曲的歌词结构 |
安装教程：两种方式，一键部署
方式1：ComfyUI管理器安装（推荐新手）
- 打开ComfyUI，进入管理器界面；
- 在搜索框输入 FL HeartMuLa；
- 点击安装按钮，等待自动完成部署即可。
方式2：手动安装（适合进阶用户）
- 打开终端，进入ComfyUI自定义节点目录：
cd ComfyUI/custom_nodes - 克隆仓库：
git clone https://github.com/filliptm/ComfyUI_FL-HeartMuLa.git - 进入节点文件夹，安装依赖：
cd ComfyUI_FL-HeartMuLa pip install -r requirements.txt - 重启ComfyUI，即可在节点列表中找到FL HeartMuLa相关节点。
快速上手：5步生成你的第一首多语言歌曲
无需复杂配置，按照以下步骤，几分钟就能生成一首结构完整的歌曲：
- 加载模型：添加FL HeartMuLa Model Loader节点，选择3B模型（当前唯一已发布版本，显存占用最优）；
- 设置条件：连接FL HeartMuLa Conditioning节点，在歌词输入框填入带段落标记的文本，例如：
[Intro] 月光洒满窗台 晚风轻轻吹来 [Verse] 翻开旧的日记 回忆慢慢清晰 [Chorus] 我们的故事 未完待续 藏在时光里 不离不弃 - 定义风格：在风格标签输入框填写组合标签，例如：
pop, female vocal, romantic, medium, piano； - 采样解码：依次连接Sampler→Decode→Preview Audio节点；
- 运行生成：点击队列运行按钮，等待片刻即可试听生成的歌曲。
进阶技巧：精准控制歌曲细节
1. 段落标记使用指南
合理使用官方段落标记，能让歌曲结构更符合音乐创作规律，支持的标记及用途如下：
| 段落标记 | 功能用途 | 创作建议 |
|---|---|---|
[Intro] | 器乐或人声前奏 | 建议搭配纯乐器标签，营造开场氛围 |
[Verse] | 主歌部分 | 承载核心叙事内容，歌词可偏口语化 |
[Prechorus] | 副歌前铺垫 | 节奏逐渐上扬，为副歌高潮做准备 |
[Chorus] | 主副歌/副歌 | 歌曲核心记忆点，建议重复出现 |
[Bridge] | 对比段落 | 风格或节奏突变，增加歌曲层次感 |
[Outro] | 结尾部分 | 旋律渐缓，可搭配淡出效果 |
[Instrumental] | 无人声段落 | 适合间奏，突出乐器独奏 |
2. 风格标签组合公式
风格标签由流派+人声+情绪+节奏+乐器5类元素组合而成，不同组合能碰撞出多样效果，以下是常用标签参考：
- 流派：pop、rock、electronic、jazz、classical、hip-hop、r&b、country、folk、metal、indie
- 人声：female vocal、male vocal、duet（合唱）、choir（合唱团）、instrumental（纯音乐）
- 情绪：energetic（活力）、melancholic（忧郁）、uplifting（振奋）、calm（舒缓）、romantic（浪漫）
- 节奏：slow（慢）、medium（中速）、fast（快）
- 乐器：piano（钢琴）、guitar（吉他）、drums（鼓）、synth（合成器）、strings（弦乐）
示例组合：indie folk, male vocal, calm, slow, acoustic guitar（独立民谣、男声、舒缓、慢节奏、木吉他）
3. 采样器参数调优
Sampler节点的参数直接影响生成效果，根据需求调整以下参数，能获得更满意的歌曲：
| 参数 | 默认值 | 范围 | 参数调整技巧 |
|---|---|---|---|
| max_duration_sec | 60 | 10-240 | 生成短视频配乐设为10-30秒，完整歌曲设为120-240秒 |
| temperature | 1.0 | 0.1-2.0 | 越低越贴合标签（0.5-0.8适合精准创作），越高越随机（1.2-1.5适合创意探索） |
| top_k | 50 | 1-500 | 数值越小，生成旋律越保守；数值越大，越容易出现新颖旋律 |
| cfg_scale | 1.5 | 1.0-10.0 | 越高，风格标签的约束力越强（建议1.2-2.0，过高易导致旋律生硬） |
| seed | -1 | -1至2^31 | -1为随机种子，固定数值可复现同一首歌 |
模型与系统要求：选对设备，流畅创作
1. 模型版本信息
当前仅发布3B模型，7B模型即将推出，两者对比如下：
| 模型 | 体积 | fp16显存需求 | 4-bit量化显存需求 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 3B | ~6GB | ~12GB | ~6GB | 推荐多数用户，平衡效果与显存 |
| 7B | ~14GB | ~24GB | ~12GB | 追求更高音质和复杂旋律，适合高配设备 |
注：模型首次使用时会自动下载到
ComfyUI/models/heartmula/目录，无需手动下载。
2. 最低系统要求
- Python版本：3.10及以上
- 内存：最低16GB（推荐32GB及以上，避免生成过程中内存不足）
- GPU：英伟达显卡，12GB及以上VRAM（4-bit量化模式下仅需6GB VRAM）
- CUDA版本：推荐12.1及以上，提升模型运行效率
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